About The Role

AI Agent平台建设：围绕fab生产系统场景设计、开发并持续优化AI Agent、Workflow、Tool Calling、Memory、RAG等核心能力，推动AI在企业生产运营中的工程化落地；
业务场景解决方案设计：深入半导体制造IT业务场景（包括Incident Management、CIM/MES、Infrastructure、CMDB等系统），理解业务流程与应急处理机制，设计AI Agent在故障分析、证据收集、根因定位、知识推荐及流程自动化等方向的解决方案；
系统集成与Tool Layer构建：开发并维护各类Tool Connector，实现AI与日志平台、监控平台、知识库、数据库、工单系统、CMDB、版本管理及内部业务系统的能力互通，构建统一的AI Tool Layer；
Agent Workflow开发：结合LLM、RAG、多Agent协作、MCP等技术，设计并开发自动Evidence Collection、Incident Analysis、Root Cause Recommendation、Workflow Automation等核心能力，持续提升AI Copilot的业务价值；
AI应用工程化建设：基于Python完成AI Platform、Backend Service、Workflow Engine等模块开发，推动Docker、Kubernetes、CI/CD等工程建设，并持续优化Prompt Engineering、Agent Evaluation、Guardrail、Memory管理及可观测性，提升AI系统的准确率、可靠性与可维护性。
教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，具备扎实的软件工程能力与代码质量意识；
专业技能与资格：熟悉Prompt Engineering、Function Calling、Tool Calling、RAG、Embedding、Vector Database等核心LLM应用技术；掌握至少一种AI Agent Framework（如LangGraph、LangChain、AutoGen），理解Multi-Agent、Workflow Orchestration等技术体系；熟练使用Python、FastAPI、RESTful API、SQL、Linux、Docker、Git，有Kubernetes、CI/CD经验者优先；
行业与专业经验：3年及以上Python或后端开发经验，具备企业级AI应用开发经验，有Agent Evaluation、AI Safety或半导体制造IT（MES/CIM）背景者优先；
项目/任务成果：主导或参与过至少一个从PoC到Production的企业级AI平台、智能助手、知识库或Workflow Automation项目，能快速完成企业系统API对接与Tool开发；
其他要求：具有优秀的逻辑分析能力与问题拆解能力，能快速理解业务需求并推动AI技术落地；具有较强的Owner意识，能在跨团队协作中主动推进任务闭环。

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智能体工程师-AI Agent Engineer(J20082)

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